kafka快速入门2-阿里云开发者社区

1.3.6 消费者详解-理解

（1）消费者工作原理

（2）其他参数详解

enable.auto.commit

该属性指定了消费者是否自动提交偏移量，默认值是true。为了尽量避免出现重复数据和数据丢失，可以把它设置为false，由自己控制何时提交偏移量。如果把它设置为true,还可以通过配置auto.commit.interval.ms属性来控制提交的频率。

auto.offset.reset

earliest
当各分区下有已提交的offset时，从提交的offset开始消费；无提交的offset时，从头开始消费
latest
当各分区下有已提交的offset时，从提交的offset开始消费；无提交的offset时，消费新产生的该分区下的数据
none
topic各分区都存在已提交的offset时，从offset后开始消费；只要有一个分区不存在已提交的offset，则抛出异常

anything else
向consumer抛出异常

（3）提交和偏移量

每次调用poll()方法，它会返回由生产者写入kafka但还没有被消费者读取过来的记录，我们由此可以追踪到哪些记录是被群组里的哪个消费者读取的，kafka不会像其他JMS队列那样需要得到消费者的确认，这是kafka的一个独特之处，相反，消费者可以使用kafka来追踪消息在分区的位置（偏移量）

消费者会往一个叫做_consumer_offset的特殊主题发送消息，消息里包含了每个分区的偏移量。如果消费者一直处于运行状态，那么偏移量就没有什么用处。不过，如果消费者发生崩溃或有新的消费者加入群组，就会触发再均衡，完成再均衡之后，每个消费者可能分配到新的分区，消费者需要读取每个分区最后一次提交的偏移量，然后从偏移量指定的地方继续处理。

如果提交偏移量小于客户端处理的最后一个消息的偏移量，那么处于两个偏移量之间的消息就会被重复处理。

如下图：

如果提交的偏移量大于客户端的最后一个消息的偏移量，那么处于两个偏移量之间的消息将会丢失。

如下图：

（4）自动提交偏移量

当enable.auto.commit被设置为true，提交方式就是让消费者自动提交偏移量，每隔5秒消费者会自动把从poll()方法接收的最大偏移量提交上去。提交时间间隔有auto.commot.interval.ms控制，默认值是5秒。

需要注意到，这种方式可能会导致消息重复消费。假如，某个消费者poll消息后，应用正在处理消息，在3秒后Kafka进行了重平衡，那么由于没有更新位移导致重平衡后这部分消息重复消费。

（5）提交当前偏移量（同步提交）

把enable.auto.commit设置为false,让应用程序决定何时提交偏移量。使用commitSync()提交偏移量，commitSync()将会提交poll返回的最新的偏移量，所以在处理完所有记录后要确保调用了commitSync()方法。否则还是会有消息丢失的风险。

只要没有发生不可恢复的错误，commitSync()方法会一直尝试直至提交成功，如果提交失败也可以记录到错误日志里。

properties.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG,false);
while (true){
    ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(1000));
    for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
        System.out.println(record.value());
        System.out.println(record.key());
        try {
            consumer.commitSync();//同步提交当前最新的偏移量
        }catch (CommitFailedException e){
            System.out.println("记录提交失败的异常："+e);
        }
    }
}

（6）异步提交

手动提交有一个缺点，那就是当发起提交调用时应用会阻塞。当然我们可以减少手动提交的频率，但这个会增加消息重复的概率（和自动提交一样）。另外一个解决办法是，使用异步提交的API。

while (true){
    ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(1000));
    for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
        System.out.println(record.value());
        System.out.println(record.key());
    }
    consumer.commitAsync(new OffsetCommitCallback() {
        @Override
        public void onComplete(Map<TopicPartition, OffsetAndMetadata> map, Exception e) {
            if(e!=null){
                System.out.println("记录错误的提交偏移量："+ map+",异常信息"+e);
            }
        }
    });
}

(7）同步和异步组合提交

异步提交也有个缺点，那就是如果服务器返回提交失败，异步提交不会进行重试。相比较起来，同步提交会进行重试直到成功或者最后抛出异常给应用。异步提交没有实现重试是因为，如果同时存在多个异步提交，进行重试可能会导致位移覆盖。

举个例子，假如我们发起了一个异步提交commitA，此时的提交位移为2000，随后又发起了一个异步提交commitB且位移为3000；commitA提交失败但commitB提交成功，此时commitA进行重试并成功的话，会将实际上将已经提交的位移从3000回滚到2000，导致消息重复消费。

try {
    while (true){
        ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(1000));
        for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
            System.out.println(record.value());
            System.out.println(record.key());
        }
        consumer.commitAsync();
    }
}catch (Exception e){
    e.printStackTrace();
    System.out.println("记录错误信息："+e);
}finally {
    try {
        consumer.commitSync();
    }finally {
        consumer.close();
    }
}

1.4 spring boot集成kafka收发消息

1.4.1 环境搭建

（1）pom依赖，最终的依赖信息

<!-- 继承Spring boot工程 -->
<parent>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
    <version>2.1.5.RELEASE</version>
</parent>
<properties>
    <kafka.version>2.2.7.RELEASE</kafka.version>
    <kafka.client.version>2.0.1</kafka.client.version>
    <fastjson.version>1.2.58</fastjson.version>
</properties>
<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>
    <!-- kafkfa -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.kafka</groupId>
        <artifactId>spring-kafka</artifactId>
        <version>${kafka.version}</version>
        <exclusions>
            <exclusion>
                <groupId>org.apache.kafka</groupId>
                <artifactId>kafka-clients</artifactId>
            </exclusion>
        </exclusions>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.kafka</groupId>
        <artifactId>kafka-streams</artifactId>
        <version>${kafka.client.version}</version>
        <exclusions>
            <exclusion>
                <artifactId>connect-json</artifactId>
                <groupId>org.apache.kafka</groupId>
            </exclusion>
            <exclusion>
                <groupId>org.apache.kafka</groupId>
                <artifactId>kafka-clients</artifactId>
            </exclusion>
        </exclusions>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.kafka</groupId>
        <artifactId>kafka-clients</artifactId>
        <version>${kafka.client.version}</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>com.alibaba</groupId>
        <artifactId>fastjson</artifactId>
        <version>${fastjson.version}</version>
    </dependency>
</dependencies>

（2）在resources下创建文件application.yml

server:
  port: 9991
spring:
  application:
    name: kafka-demo
  kafka:
    bootstrap-servers: 192.168.200.130:9092
    producer:
      retries: 10
      key-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
      value-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
    consumer:
      group-id: test-hello-group
      key-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
      value-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer

（3）引导类

package com.oldlu.kafka;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
@SpringBootApplication
public class KafkaApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(KafkaApplication.class,args);
    }
}

1.4.2 消息生产者

新建controller

package com.oldlu.kafka.controller;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
@RestController
public class HelloController {
    @Autowired
    private KafkaTemplate<String,String> kafkaTemplate;
    @GetMapping("/hello")
    public String hello(){
        //第一个参数：topics  
        //第二个参数：消息内容
        kafkaTemplate.send("kafka-hello","程序员");
        return "ok";
    }
}

1.4.3 消息消费者

新建监听类：

package com.oldlu.kafka.listener;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.springframework.kafka.annotation.KafkaListener;
import org.springframework.stereotype.Component;
import java.util.Optional;
@Component
public class HelloListener {
    @KafkaListener(topics = {"hello-oldlu"})
    public void receiverMessage(ConsumerRecord<?,?> record){
        Optional<? extends ConsumerRecord<?, ?>> optional = Optional.ofNullable(record);
        if(optional.isPresent()){
            Object value = record.value();
            System.out.println(value);
        }
    }
}

1.4.4 测试

启动项目访问：http://localhost:9991/hello

控制台打印，效果如下

1.5 传递消息为对象

目前springboot整合后的kafka，因为序列化器是StringSerializer，这个时候如果需要传递对象可以有两种方式

方式一：可以自定义序列化器，对象类型众多，这种方式通用性不强，本章节不介绍

方式二：可以把要传递的对象进行转json字符串，接收消息后再转为对象即可，本项目采用这种方式

（1）新建类User

package com.oldlu.kafka.pojo;
public class User {
    private String username;
    private Integer age;
    //setter  getter
}

（2）修改消息发送

@RestController
public class HelloController {
    @Autowired
    private KafkaTemplate<String,Object> kafkaTemplate;
    @GetMapping("/hello")
    public String hello(){
        //发送消息
        User user = new User();
        user.setUsername("zhangsan");
        user.setAge(18);
        kafkaTemplate.send("hello-oldlu", JSON.toJSONString(user));
        return "ok";
    }
}

（4）修改消费者

@Component
public class HelloListener {
    @KafkaListener(topics = {"hello-oldlu"})
    public void receiverMessage(ConsumerRecord<?,?> record){
        Optional<? extends ConsumerRecord<?, ?>> optional = Optional.ofNullable(record);
        if(optional.isPresent()){
            Object value = record.value();
            User user = JSON.parseObject((String) value, User.class);
            System.out.println(user);
        }
    }
}